【第1部】Data Analyst Leaders Talk @渋谷プライムプラザ

## イベント概要

connpass.com

• 第2部はコチラから(※現在執筆中)
• CyberAgent、mercari、eureka、LINEのデータ分析チームのリーダーが集まり、パネルトーク形式で各社(もしくは登壇者自身)の事例を紹介していく
• 分析スキルではなく、評価や体制、管理といった「組織」に紐づく話がメイン
• 会場は、渋谷プライムプラザ(CyberAgent)のゲストスペース？(150名ぐらい収容できそうな広い部屋)
• 今回は第2回にあたる開催
  • 第1回はコチラの記事をご参照ください

TL;DR.

• どこの企業も、分析は「意思決定のため」に行う
• データリテラシー向上、データドリブン文化の形成の鍵は、「データの民主化」
• データアナリストび評価指標は、「どれだけ必要とされたか」
• 鉄本さん「かわいい」

sli.do

• sli.doによる質疑応答を採用。
  • 「K」という名前で気になったことをひたすら投げ続けた
  • 全員匿名で投げていたのでかなり目立つことに…
  • ただそれが功を奏したのか、開催時間内で拾われた質問の殆どが、自分が投げたものだった
  • 拾ってくださった運営の方、本当にありがとうございます！

イベント内容

登壇者

• CyberAgent 備前さん
• mercari 樫田さん
• eureka 鉄本さん
• LINE 牟田さん

第1部 データアナリストの組織について

分析チーム役割(ミッション)はなにか？

• mercari(樫田さん)
  • 物事を整理し、数字に落として枠組みを作ること
  • 手前側の乱雑になっている部分から着手していくことが多い(上流部分から分析の力で整えていく)
• CyberAgent(備前さん)
  • 事業が自走できる環境を構築すること
  • 民主化、環境整備がポイント
• eureka(鉄本さん)
  • 膨大なデータを活用して、ユーザーの潜在ニーズを発見すること
  • 他部門との架け橋になること　
• LINE(牟田さん)
  • データを活用できるよう整備し、ちゃんと分析をすること
  • データ活用の民主化
    • 分析の仕組み化(ダッシュボード作成、業務フローの設計)
    • 会社全体のレベルを上げていく

easyな依頼に対する対応

• mercari(樫田さん)
  • １：データ分析のスキルを民主化(スキル共有)していき、簡単な分析は自己解決できるようにしている
  • ２：BIツール(Looker)の力を借りる
  • ３：強く断る(樫田さん的に一番オススメ)
    • 数字を出してくれる便利な人になってはダメ
    • チームの価値(ブランド)を高めていく
• eureka(鉄本さん)
  • プロダクトチーム(マネージャー、エンジニア)だけで回せる環境を整備している
  • BIツールは、定量的に見るものはtableau、アドホックで見るものはre:dashを利用
• CyberAgent(備前さん)
  • BIツールは、tableauとre:dashを利用

データリテラシーを高めるには？

• mercari(樫田さん)
  • BIチーム自体をどうやったら強くできるかを考えるチームと、BIチーム外の人たちのリテラシー向上を進めるチームがいる
  • ありとあらゆる社員のリテラシーを向上させようとするのはナンセンス
  • 準BI(チームには所属していないが、分析が好きな人たち)をまずは育成し、そこから電波させていく(プロジェクトゆるふわBI)
• eureka(鉄本さん)
  • データに興味がある人にいくつか権限を与え、BIチームからナレッジ共有をすることで教育している
  • 組織的に(経営層も巻き込んで)データの重要性を押し出している
  • データの定義を明確にする(ドメイン知識？)
• CyberAgent(備前さん)
  • ビジネスを行う上で数字はつきもの
  • ベーススキルとして身につけるものと位置づけていきたい
• LINE(牟田さん)
  • 全社的にデータを活用できるように、BIツールを自社開発している

データアナリストの評価基準について

• LINE(牟田さん)
  • ユーザーにどれだけインパクトを与えられたか
  • 牟田さん個人としては、「人(ユーザー、社員)をどれだけ動かせたか」
• eureka(鉄本さん)
  • 意思決定にどれだけ貢献できたか
  • 他の部署、チームからどれだけ「BI」という名前が出てきたか
  • 他部所との架け橋になっているからこそ、どれだけ必要とされたかを評価基準としておいている
• mercari(樫田さん)
  • STEP1:言われた分析ができる
  • STEP2:言われていないのに分析ができる(先回り、想像を上回る切り口)
  • STEP3:分析官じゃない業務内容が評価される(分析もできて、尚且プラスαの貢献)
    • 成果責任をおってほしい
    • データアナリストではない動きが評価される
    • 辛いが、データ分析と何かを掛け合わせる、というところに重きを置いている

データ分析業務を評価する上で、行動量と成果量の配分はどれぐらいか？(←sli.doに投げて拾っていただいた質問)

• mercari(樫田さん)
  • どういう観点でみて、どういう評価をするかを、自身の中でちゃんと定義付けしている
  • 最終的な評価は、社内の風潮、雰囲気
  • 誰から見ても評判が良い
• CyberAgent(備前さん)
  • 顕在化されたお題に対して如何に答えられるか
  • 潜在化されたお題を如何に把握できるか
  • 1つでも多く先回りをして提案できるプレイヤーが評価されている

明日からチームで活かせる取り組み事例

• CyberAgent(備前さん)
  • BIチームが一同に会す機会が少ない
  • 強制的に情報交換、ナレッジ共有をする場を設けている
  • 分析スキル、プレゼンテーションスキルの向上
• eureka(鉄本さん)
  • 依頼窓口を集約する
  • 依頼側も依頼方法が統一されていることで依頼しやすい
  • 質の悪い依頼が来なくなる
  • 会社のニーズやトレンドも把握できる
  • データリテラシーの向上にも貢献
  • 定期的に依頼内容の振り返りも行っている
• mercari(樫田さん)
  • チームのブランディングを担保する
  • 社外に発進することで、社内にチームの想いが伝わる
  • 最高のチームであることを社内外に発進するには、という意識をもって活動している
  • 一番細かい粒度で分析のクオリティを上げられないかを考える
    • クエリレシピの構築